Estados Unidos está a la cabeza del mundo en generación de residuos, ya que cada persona produce un promedio de 1,800 libras al año. A pesar de los esfuerzos por controlar estas cifras, actualmente solo se recicla el 24 % de los residuos, y se prevé que el problema empeore.
¿Adónde van a parar todos estos residuos? A los 1.8 millones de acres de vertederos activos en EE. UU., además de 6 millones de acres ya cerrados. Además de importantes daños ambientales, las emisiones de estos emplazamientos suponen un riesgo real para la salud de las comunidades cercanas, ya que aumentan en un 12 % la probabilidad de que los niños sufran problemas de salud.
¿Y si la inteligencia artificial (IA) pudiera ayudar?
Los residuos destinados a reciclarse suelen recogerse y transportarse a una instalación de recuperación de materiales (MRF) donde pueden clasificarse. Sin embargo, este proceso puede ser algo desordenado, ya que los materiales clasificados incorrectamente casi siempre contaminan los reciclables. Además, la clasificación sigue siendo en gran medida manual y laboriosa. Los trabajadores corren constantemente contrarreloj para escanear y clasificar los materiales reciclables en una cinta transportadora que avanza a gran velocidad (recuerde la icónica escena de la fábrica de chocolates de I Love Lucy, cambie el chocolate por basura y se hará una idea de lo que enfrentan).
La IA ya está cambiando la gestión de residuos en algunos estados mediante sistemas de clasificación automatizados que utilizan la robótica y el aprendizaje automático para clasificar con precisión los materiales reciclables y mejorar radicalmente la eficiencia. Podría cambiar las reglas del juego en materia de clasificación y entrega de materiales reciclados debido a los bajos costos de aplicación en comparación con otros sistemas, los mínimos costos operativos y la mayor eficiencia de la tecnología. Es muchísimo más rápida que la clasificación manual (al menos 60 veces más rápida según algunas estimaciones).
Estos sistemas también aprenden y mejoran con el tiempo para adaptarse a nuevos tipos de residuos, lo que garantiza la flexibilidad de los procesos de clasificación incluso cuando cambia la composición de los residuos.
La IA destaca entre los sistemas de reciclaje anteriores por sus avanzadas capacidades de aprendizaje profundo. Gracias a su capacidad de integración con sistemas multisensor, puede entrenarse con miles de imágenes de residuos. Esto le permite clasificar objetos complejos y superpuestos con mayor precisión e identificar materiales basándose en propiedades como el tamaño, la forma y la textura.
También ofrece la posibilidad de hacer un seguimiento de las cifras de reciclaje a niveles nunca vistos, lo que permite proporcionar informes de progreso en tiempo real increíblemente precisos. Esto puede ayudar a medir las mejoras entre los recicladores, las marcas y otros agentes clave del sector a medida que trabajan para alcanzar objetivos más sostenibles.
En algunas ciudades, incluso se ha implementado la IA en experimentos de recogida para reciclaje en acera a fin de eliminar una de las fuentes del problema del reciclaje. En Michigan y Alberta (Canadá), las pruebas realizadas con cámaras dotadas de inteligencia artificial instaladas en los camiones de reciclaje en la acera detectaron a personas que depositaban artículos incorrectos o no reciclables en los contenedores para reciclaje. A las personas identificadas, se les enviaron cartas para corregir los errores, normalmente mediante tarjetas postales con imágenes de vertederos y un mensaje amistoso que les recordaba las normas de sus programas locales de reciclaje. En las pruebas realizadas en Alberta, se observó que el flujo de contaminación del sistema de reciclaje de la ciudad que comenzó en un 68 % descendió al 9 % durante su transcurso.
Las posibles desventajas de la IA para el reciclaje
Por absurdo que pueda parecer en un principio, algunos críticos desconfían de que la IA acceda a nuestra basura, pero por buenas razones. La basura es un tema personal, y no está claro cuánta información podría extraer y retener la tecnología de IA a partir del examen de los residuos. No solo incluye documentos confidenciales como registros médicos o financieros, sino que la basura también revela cómo viven las personas. Esto incluye dónde compran, qué comen y qué lugares frecuentan. Esa información puede caer en malas manos si los sistemas de clasificación de inteligencia artificial de una ciudad, o los proveedores con los que trabajan, son objeto de pirateo informático, o si se vende a terceros.
Estos datos podrían utilizarse indebidamente de varias formas, como anuncios dirigidos o llamadas de spam, por no mencionar el riesgo de robo de identidad o de tarjetas de crédito. Los expertos en ciberseguridad llaman a este proceso "expansión gradual de la misión", cuando una pieza de tecnología originalmente pensada para hacer una tarea específica amplía gradualmente su enfoque más allá de lo que se propuso al principio. Los reguladores tendrán que sopesar las posibles concesiones de las violaciones de la privacidad y los riesgos asociados frente a los beneficios a largo plazo de estos programas. O necesitarán protocolos estrictos para impedir la venta de información personal junto con directrices sobre qué información puede recopilar la nueva tecnología.
Las tecnologías basadas en la inteligencia artificial podrían ser una solución para mejorar los índices de reciclaje en Estados Unidos y ayudar a un sector que necesita ayuda con urgencia. En última instancia, es importante recordar que para resolver la crisis de la gestión de residuos, hace falta algo más que tecnología. Los particulares y las empresas deben desempeñar su papel eliminando los residuos de forma responsable y respetando los principios de reducir, reutilizar y reciclar. Acciones tan sencillas como separar los materiales reciclables de los residuos generales, elegir envases ecológicos, establecer y cumplir objetivos de sostenibilidad y alejarse de los plásticos de un solo uso pueden marcar una diferencia sustancial a la hora de reducir los residuos y minimizar el uso de los vertederos.